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<title>Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre</title>

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				<p>Las <b>medidas de dispersión</b>, también llamadas medidas de variabilidad, muestran la variabilidad de una distribución, indicando por medio de un número, si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la <a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Media_estad%C3%ADstica" title="Media estadística" class="mw-redirect">media</a>. Cuanto mayor sea ese valor, mayor será la variabilidad, cuanto menor sea, más homogénea será a la <a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Media_estad%C3%ADstica" title="Media estadística" class="mw-redirect">media</a>. Así se sabe si todos los casos son parecidos o varían mucho entre ellos.</p>
<p>Para calcular la variabilidad que una distribución tiene respecto de su media, se calcula la media de las desviaciones de las puntuaciones respecto a la media aritmética. Pero la suma de las desviaciones es siempre cero, así que se adoptan dos clases de estrategias para salvar este problema. Una es tomando las desviaciones en valor absoluto (<a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_media">Desviación media</a>) y otra es tomando las desviaciones al cuadrado (<a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Varianza">Varianza</a>).</p>
<table id="toc" class="toc">
<tbody><tr>
<td>
<div id="toctitle">
<h2>Contenido</h2>
 <span class="toctoggle">[<a id="togglelink" class="internal" href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#">ocultar</a>]</span></div>
<ul>
<li class="toclevel-1 tocsection-1"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Rango_estad.C3.ADstico"><span class="tocnumber">1</span> <span class="toctext">Rango estadístico</span></a>
<ul>
<li class="toclevel-2 tocsection-2"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Requisitos_del_rango"><span class="tocnumber">1.1</span> <span class="toctext">Requisitos del rango</span></a>
<ul>
<li class="toclevel-3 tocsection-3"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Ejemplo"><span class="tocnumber">1.1.1</span> <span class="toctext">Ejemplo</span></a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li class="toclevel-1 tocsection-4"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Medio_rango"><span class="tocnumber">2</span> <span class="toctext">Medio rango</span></a>
<ul>
<li class="toclevel-2 tocsection-5"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Ejemplo_2"><span class="tocnumber">2.1</span> <span class="toctext">Ejemplo</span></a></li>
</ul>
</li>
<li class="toclevel-1 tocsection-6"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Varianza"><span class="tocnumber">3</span> <span class="toctext">Varianza</span></a>
<ul>
<li class="toclevel-2 tocsection-7"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Propiedades"><span class="tocnumber">3.1</span> <span class="toctext">Propiedades</span></a></li>
</ul>
</li>
<li class="toclevel-1 tocsection-8"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Desviaci.C3.B3n_t.C3.ADpica"><span class="tocnumber">4</span> <span class="toctext">Desviación típica</span></a>
<ul>
<li class="toclevel-2 tocsection-9"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Desviaci.C3.B3n_t.C3.ADpica_muestral"><span class="tocnumber">4.1</span> <span class="toctext">Desviación típica muestral</span></a></li>
<li class="toclevel-2 tocsection-10"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Desviaci.C3.B3n_t.C3.ADpica_poblacional"><span class="tocnumber">4.2</span> <span class="toctext">Desviación típica poblacional</span></a>
<ul>
<li class="toclevel-3 tocsection-11"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Ejemplo_3"><span class="tocnumber">4.2.1</span> <span class="toctext">Ejemplo</span></a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li class="toclevel-1 tocsection-12"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Covarianza"><span class="tocnumber">5</span> <span class="toctext">Covarianza</span></a></li>
<li class="toclevel-1 tocsection-13"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Coeficiente_de_Correlaci.C3.B3n_de_Pearson"><span class="tocnumber">6</span> <span class="toctext">Coeficiente de Correlación de Pearson</span></a>
<ul>
<li class="toclevel-2 tocsection-14"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Propiedades_2"><span class="tocnumber">6.1</span> <span class="toctext">Propiedades</span></a>
<ul>
<li class="toclevel-3 tocsection-15"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#Ejemplo_4"><span class="tocnumber">6.1.1</span> <span class="toctext">Ejemplo</span></a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li class="toclevel-1 tocsection-16"><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medidas_de_dispersi%C3%B3n#V.C3.A9ase_tambi.C3.A9n"><span class="tocnumber">7</span> <span class="toctext">Véase también</span></a></li>
</ul>
</td>
</tr>
</tbody></table>
<h2><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=1" title="Editar sección: Rango estadístico">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Rango_estad.C3.ADstico">Rango estadístico</span></h2>
<p>El <b><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Rango_(estad%C3%ADstica)" title="Rango (estadística)">rango</a></b> o recorrido estadístico es la diferencia entre el valor mínimo y el valor máximo en un grupo de números aleatorios. Se le suele simbolizar con <b>R</b>.</p>
<h3><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=2" title="Editar sección: Requisitos del rango">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Requisitos_del_rango">Requisitos del rango</span></h3>
<ul>
<li>Ordenamos los números según su tamaño.</li>
<li>Restamos el valor mínimo del valor máximo</li>
</ul>
<h5><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=3" title="Editar sección: Ejemplo">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Ejemplo">Ejemplo</span></h5>
<p>Para una muestra (8,7,6,9,4,5), el dato menor es 4 y el dato mayor es 9 (Valor unitario inmediatamente posterior al dato mayor menos el dato menor). Sus valores se encuentran en un rango de:</p>
<dl>
<dd>Rango = 5</dd>
</dl>
<h2><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=4" title="Editar sección: Medio rango">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Medio_rango">Medio rango</span></h2>
<p>El <b><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Medio_rango">medio rango</a></b> de un conjunto de valores numéricos es la media del menor y mayor valor, o la mitad del camino entre el dato de menor valor y el dato de mayor valor. En consecuencia el <b>medio rango</b> es:</p>
<p><img class="tex" alt="medioRango = \frac{\ (Min + Max)}{2}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/41d686e6b567e8d490ea0fbc5b6abff4.png"></p>
<p><br></p>
<h4><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=5" title="Editar sección: Ejemplo">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Ejemplo_2">Ejemplo</span></h4>
<p>Para una muestra de valores (3, 3, 5, 6, 8), el dato de menor valor Min= <b>3</b> y el dato de mayor valor Max= <b>8</b>. El <b>medio rango</b> resolviendolo mediante la correspondiente fórmula sería:</p>
<p><img class="tex" alt="medioRango = \frac{\ (3 + 8)}{2} = 5.5" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/dae298f0ab643eda98b7b9e9daeff582.png"></p>
<p>Representación del medio rango: <a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Archivo:Medio_rango.jpg" class="image"><img alt="Medio rango.jpg" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/Medio_rango.jpg" width="297" height="158"></a></p>
<h2><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=6" title="Editar sección: Varianza">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Varianza">Varianza</span></h2>
<p>La <b><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Varianza">varianza</a></b> es una medida estadística que mide la dispersión de los valores respecto a un valor central (media), es decir, la media de las diferencias cuadráticas de las puntuaciones respecto a su media aritmética. Suele ser representada con la letra griega <b>σ</b> o una <b>V</b> en mayúscula.</p>
<dl>
<dd><img class="tex" alt="S_X^2 = \frac{\sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2}{n-1}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/06b2f6b5675b31ee1f78df4e6ba058c3.png"></dd>
</dl>
<dl>
<dd><img class="tex" alt="S_X^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2 \cdot x_i" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/261fdac9bca5b5bf76dce0a6d7d56137.png"></dd>
</dl>
<h3><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=7" title="Editar sección: Propiedades">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Propiedades">Propiedades</span></h3>
<ul>
<li>La varianza es siempre positiva o 0: <img class="tex" alt="V_{X}^2 \geq 0" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/cb8c5fb671b4455d403216762ccbb35f.png"></li>
<li>Si a los datos de la distribución les sumamos una cantidad constante la varianza no se modifica.</li>
</ul>
<p><span class="texhtml"><i>Y</i><sub><i>i</i></sub> = <i>X</i><sub><i>i</i></sub> + <i>k</i></span> c <img class="tex" alt="S_Y^2 = \frac{\sum (Y_i - \bar{Y})^2}{n} = \frac{\sum [(X_i + k) - (\bar{X} + k)]^2}{n} = \frac{\sum (X_i + k - \bar{X} - k)^2}{n} = \frac{\sum (X_i - \bar{X})^2}{n} = S_X^2" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/8792ad113547be8ff8af2e69a3d6ffbb.png"></p>
<ul>
<li>Si a los datos de la distribución les multiplicamos una constante, la varianza queda multiplicada por el cuadrado de esa constante.</li>
</ul>
<p><img class="tex" alt="Y_i = X_i \cdot k" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/14468b1fe39b7c990c9bb32a805f45c8.png"></p>
<p><img class="tex" alt="S_Y^2 = \frac{\sum (Y_i - \bar{Y})^2}{n} = \frac{\sum (X_i \cdot k - \bar{X} \cdot k)^2}{n} = \frac{\sum [k \cdot (X_i - \bar{X})]^2}{n} = \frac{\sum [k^2 \cdot (X_i - \bar{X})^2]}{n} = k^2 \cdot \frac{\sum (X_i - \bar{X})^2}{n} = k^2 \cdot S_X^2" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/5e434cc6f9ea91ec18ede5b81367553a.png"></p>
<ul>
<li>Propiedad distributiva: <span class="texhtml"><i>V</i>(<i>X</i> + <i>Y</i>) = <i>V</i>(<i>X</i>) + <i>V</i>(<i>Y</i>)</span></li>
</ul>
<h2><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=8" title="Editar sección: Desviación típica">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Desviaci.C3.B3n_t.C3.ADpica">Desviación típica</span></h2>
<p>La varianza a veces no se interpreta claramente, ya que se mide en unidades cuadráticas. Para evitar ese problema se define otra medida de dispersión, que es la <b><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_t%C3%ADpica" class="mw-redirect" title="Desviación típica">desviación típica</a></b>, o <b><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndar">desviación estándar</a></b>, que se halla como la raíz cuadrada positiva de la varianza. La desviación típica informa sobre la dispersión de los datos respecto al valor de la media; cuanto mayor sea su valor, más dispersos estarán los datos. Esta medida viene representada en la mayoría de los casos por <b>S</b>, dado que es su inicial de su nominación en inglés.</p>
<h3><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=9" title="Editar sección: Desviación típica muestral">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Desviaci.C3.B3n_t.C3.ADpica_muestral">Desviación típica muestral</span></h3>
<p><img class="tex" alt="S = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}{n-1}}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/d2b170adc65367ec02bef706793f15ad.png"></p>
<h3><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=10" title="Editar sección: Desviación típica poblacional">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Desviaci.C3.B3n_t.C3.ADpica_poblacional">Desviación típica poblacional</span></h3>
<p><img class="tex" alt="\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n (X_i - \mu)^2}{N}}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/362fc3d6cc012ff3d997282a9163cf1e.png"></p>
<h4><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=11" title="Editar sección: Ejemplo">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Ejemplo_3">Ejemplo</span></h4>
<p>Con Scilab este cálculo se hace de la siguiente manera: QUE</p>
<pre>--&gt;x= [17 14 2 5 8 7 6 8 5 4 3 15 9]
 x  =

    17.    14.    2.    5.    8.    7.    6.    8.    5.    4.    3.    15.    9.

--&gt;stdev(x)
 ans  =

    4.716311

--&gt;
</pre>
<p>Primero hemos declarado un vector con nombre X, donde introduzco los números de la serie. Luego con el comando stdev se hallará la desviación típica.</p>
<h2><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=12" title="Editar sección: Covarianza">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Covarianza">Covarianza</span></h2>
<p>La <b><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Covarianza">covarianza</a></b> entre dos variables es un estadístico resumen indicador de si las puntuaciones están relacionadas entre sí. La formulación clásica, se simboliza por la letra griega sigma (σ) cuando ha sido calculada en la población. Si se obtiene sobre una muestra, se designa por la letra "<span class="texhtml"><i>s</i><sub><i>x</i><i>y</i></sub></span>".</p>
<p>La formula suele aparecer expresada como:</p>
<p><img class="tex" alt="\hat{S}_{xy} = \frac{\sum_{i=1}^n x_i y_i}{n-1} = \frac{\sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{n-1}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/b2dc53e37665487417a1b7d04dae9533.png"></p>
<p>Este tipo de estadístico puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables si ambas utilizan una escala de medida a nivel de intervalo/razón (variables cuantitativas).</p>
<p>La expresión se resuelve promediando el producto de las puntuaciones diferenciales por su tamaño muestral (n pares de puntuaciones, n-1 en su forma insesgada). Este estadístico, refleja la relación lineal que existe entre dos variables. El resultado numérico fluctua entre los rangos de +infinito a -infinito. Al no tener unos límites establecidos no puede determinarse el grado de relación lineal que existe entre las dos variables, solo es posible ver la tendencia.</p>
<ul>
<li><img class="tex" alt="-\infty \leq S_{xy} \leq +\infty" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/0783c2a9f3af8b50154c72457e1764c7.png"></li>
<li><img class="tex" alt="S_{xy} = \begin{cases} &gt; 0, &amp; \mbox{Correlaci}\acute{o}\mbox{n directa. Recta de regresi}\acute{o}\mbox{n creciente.} \\
                               = 0, &amp; \mbox{No hay correlaci}\acute{o}\mbox{n.} \\
                               &lt; 0. &amp; \mbox{Correlaci}\acute{o}\mbox{n inversa. Recta de regresi}\acute{o}\mbox{n decreciente.}
                 \end{cases}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/6403f988512db67732ae6d5f38e7aee9.png"></li>
</ul>
<h2><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=13" title="Editar sección: Coeficiente de Correlación de Pearson">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Coeficiente_de_Correlaci.C3.B3n_de_Pearson">Coeficiente de Correlación de Pearson</span></h2>
<p>El coeficiente de correlación de Pearson, r, permite saber si el ajuste de la nube de puntos a la recta de regresión obtenida es satisfactorio. Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas (raíz cuadrada de las varianzas).</p>
<dl>
<dd><img class="tex" alt="r = \frac{V_{xy}}{\sqrt{V_x V_y}} = \frac{S_{xy}}{\sqrt{S_x^2 S_y^2}} = \frac{S_{xy}}{S_x S_y}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/0a1c6c5d00b064f3315f846d82f61713.png"></dd>
</dl>
<p>Teniendo en cuenta el valor de la covarianza y las varianzas, se puede evaluar mediante cualquiera de las dos expresiones siguientes:</p>
<p><br></p>
<table width="100%">
<tbody><tr>
<td>
<p><img class="tex" alt="r = \frac{\frac{\sum x_i y_i}{n} - \bar{x}\bar{y}}
{\sqrt{\left(\frac{\sum x_i^2}{n} - x^{-2}\right)
\left(\frac{\sum y_i^2}{n} - y^{-2}\right)}}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/cb4e7dbb0f565fc3a34d6df591b68808.png"></p>
</td>
<td>
<p><img class="tex" alt="r = \frac{n\sum x_i y_i - \sum x_i \sum y_i}
{\sqrt{\left[n\sum x_i^2 - \left(\sum x_i\right)^2\right]
\left[n\sum y_i^2 - \left(\sum y_i\right)^2\right]}}" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/ab2e59ea71d4d60e3def055f254e9b9f.png"></p>
</td>
</tr>
</tbody></table>
<h3><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=14" title="Editar sección: Propiedades">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Propiedades_2">Propiedades</span></h3>
<ul>
<li>El coeficiente de correlación, r, presenta valores entre –1 y +1.</li>
<li>Cuando r es próximo a 0, no hay correlación lineal entre las variables. La nube de puntos está muy dispersa o bien no forma una línea recta. No se puede trazar una recta de regresión.</li>
<li>Cuando r es cercano a +1, hay una buena correlación positiva entre las variables según un modelo lineal y la recta de regresión que se determine tendrá pendiente positiva, será creciente.</li>
<li>Cuando r es cercano a -1, hay una buena correlación negativa entre las variables según un modelo lineal y la recta de regresión que se determine tendrá pendiente negativa: es decreciente.</li>
</ul>
<p><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Archivo:Correlation_types.jpg" class="image"><img alt="Correlation types.jpg" src="./Medidas de dispersión - Wikipedia, la enciclopedia libre_files/Correlation_types.jpg" width="639" height="290"></a></p>
<h4><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=15" title="Editar sección: Ejemplo">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="Ejemplo_4">Ejemplo</span></h4>
<p>Tenemos una tabla con dos datos (x y h), elaboramos su tabla de frecuencias (fre)</p>
<p>--&gt;x=[2.5 7.5 12.5 17.5] Vector de datos X</p>
<pre>x  =
</pre>
<pre>   2.5    7.5    12.5    17.5
</pre>
<p>--&gt;h=[0 1 2] Vector de datos H</p>
<pre>h  =
</pre>
<pre>   0.    1.    2.
</pre>
<p>--&gt;fre=[.03 .12 .07;.02 .13 .11;.01 .13 .14;.01 .09 .14] Matriz de frecuencias</p>
<pre>fre  =
</pre>
<pre>   0.03    0.12    0.07
   0.02    0.13    0.11
   0.01    0.13    0.14
   0.01    0.09    0.14
</pre>
<p>--&gt;rho=correl(x,h,fre) Aplicación del Comando correl</p>
<pre>rho  =
</pre>
<pre>   0.2097870c
</pre>
<h2><span class="editsection">[<a href="http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Medidas_de_dispersi%C3%B3n&action=edit&section=16" title="Editar sección: Véase también">editar</a>]</span> <span class="mw-headline" id="V.C3.A9ase_tambi.C3.A9n">Véase también</span></h2>
<ul>
<li><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico">Parámetro estadístico</a></li>
<li><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_variaci%C3%B3n">Coeficiente de variación</a></li>
<li><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndar" title="Desviación estándar">Desviación típica o estándar</a></li>
<li><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_media">Desviación media</a></li>
<li><a href="http://es.wikipedia.org/wiki/Varianza">Varianza</a></li>
</ul>


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